Orange AI
1个月前
今天看唐彬森的演讲,深刻地解释了为什么大公司会有「资源诅咒」 大公司的核心问题在于决策。 大公司高管上班考虑的是什么?领导的KPI、公司战略、怎么要资源。 他们解决问题的方式,往往是用钱、用渠道,而不是产品。 流量不够?百度申请一笔预算,打一波广告,马上就起来了。谁愿意去做那些苦哈哈的产品优化? 他们考虑的都是短线问题,不会考虑长线问题。 什么叫短线?向公司要资源、向领导做PPT。 什么叫长线?产品。 他去了趟以色列,发现这个国家啥也没有,但比周围那些有石油的国家都赚钱。 经济学上有个专业术语就叫"资源诅咒"。那些有资源的国家,像俄罗斯、巴西、阿拉伯那些国家,高科技产业反而发展不好。 为什么?因为挣钱太容易了。 就像大公司高管一样,要完成KPI,最好的办法就是申请预算,打广告,马上见效。 但那些做得好的国家,芬兰、日本、以色列,都是没资源的国家。 所以他跟团队说:"穷人家的孩子早当家。" 人只有在资源极度紧缺的情况下,才会迸发出创造力。 资源太多的话,想的都是怎么花钱,怎么向领导申请预算。 互联网最牛的公司都不是靠钱做起来的,大公司都是靠钱砸死的,都是靠推广把产品搞死的。 雷军做小米的时候跟林斌说:"我们小米要做营销,没有预算,零预算。" 这就是创业公司的文化,用零预算的方式把东西做起来,这才是团队的能力,这才是跟大公司竞争的唯一优势。
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1个月前
OpenAI 昨晚开了场直播,Sam Altman、首席科学家 Jakub 和联合创始人 Wojciech 三个人聊了很多。 大聪明用 ListenHub 的 API 把原版重新配了中文音。Jakub 原声实在是...配音版体验竟然超过了原版 🤣。 收听地址:【中文配音完整版】OpenAI 完成了资本重组,并以最大尺度进行了一场直播】 另外把核心信息整理成了 QA,挑几个重点说说。 研究时间表 OpenAI 内部定了两个时间点: • 2026 年 9 月前:做出"AI 研究实习生",能有意义地加速研究员工作 • 2028 年 3 月前:实现完全自动化的 AI 研究员 Sam 说这些日期完全可能搞错,但这就是他们现在的思考方式。 Jakub 用"时间跨度"来衡量模型能力,就是普通人完成同样任务需要多久。现在这一代模型大约是 5 小时。 距离超级智能还有多远?Jakub 说不到十年。 基础设施投入 Sam 公布的数字: • 略高于 30 吉瓦的基础设施工厂计划 • 未来很多年里,总共约 1.4 万亿美元的财务责任 终极愿景是建立一个"基础设施工厂",每周生产 1 吉瓦的算力,成本降到大约每吉瓦 200 亿美元。 Sam 开玩笑说:可能得重新规划一下机器人技术的思路,让它们来帮忙建数据中心。 1 吉瓦是什么概念?Sam 展示了德克萨斯州 Abilene 正在建设的数据中心,第一个"星际之门"站点。每天有成千上万的人在工地工作,可能还有几十万甚至几百万人在供应链上工作。 安全技术突破 关键技术是思维链忠诚度。 核心想法是,让模型内部推理的一部分过程不受监督,训练期间不去干预它。这样它就能保持对其内部过程的真实反映。 OpenAI 克制自己,不去引导模型产生"好的想法",从而让它对自己的真实想法保持忠诚。 这个技术在 OpenAI 内部大量使用,用来理解模型是如何训练的,它们的倾向性在训练过程中如何演变。 但它有些脆弱,需要划定清晰的界限。比如 ChatGPT 里的思维链摘要器,就是为了给模型保留一定程度的、可控的隐私。